交易风险的数据处理方法、装置和服务器与流程

本说明书属于数据安全，尤其涉及交易风险的数据处理方法、装置和服务器。

背景技术：

1、在金融业务场景中，大型的交易机构或交易平台每时每刻都会接入大量不同场景、不同业务服务的交易业务数据，并将上述交易业务数据先缓存到数据库中。后续，再以离线的方式查询并读取数据库中的交易业务数据，进行相应的交易风险检测。

2、基于现有方法，往往需要开发人员针对不同场景、不同业务服务下的不同类型的交易风险检测分别编写对应的读取逻辑代码；再利用上述读取逻辑代码来查询数据库读取交易业务数据进行交易风险检测。基于上述方法，每当出现新的场景或者新的业务服务下的新的交易风险检测时，就需要开发人员另外编写专门的读取逻辑代码。并且，在编写完成读取逻辑代码后，还要进行对该读取逻辑代码进行测试和验证。这样，一方面会增加开发人员的工作负担，另一方面还会影响整体的数据处理效率。

3、针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

1、本说明书提供了一种交易风险的数据处理方法、装置和服务器，能够灵活、便捷地从数据库读取相关的业务数据，高效地实现交易风险检测。

2、本说明书提供了一种交易风险的数据处理方法，包括：

3、接收关于目标业务数据的目标交易风险检测请求；其中，所述目标交易风险检测请求至少携带有与目标业务数据相关的标识信息，以及目标交易风险的风险类型；

4、根据目标交易风险检测请求，查询第一数据库，获取相匹配的目标特征配置模板；其中，所述目标特征配置模板与第二数据库关联；所述第二数据库存储有基于预设的存储规则存储的业务数据；所述目标特征配置模板为根据相应的目标风险检测规则，以及与目标业务数据相关的定义配置模板生成得到的；

5、根据预设的查询规则，利用目标特征配置模板通过查询第二数据库读取相关的目标业务数据，得到符合要求的目标特征查询结果；

6、根据目标风险检测规则，利用目标特征查询结果，进行关于目标业务数据的目标交易风险检测。

7、在一个实施例中，第一数据库为关系型数据；第二数据库为分布式数据库；

8、以及，在所述第二数据库中，根据预设的存储规则，业务数据以key-value结构存储。

9、在一个实施例中，根据目标交易风险检测请求，查询第一数据库，获取相匹配的目标特征配置模板，包括：

10、根据目标交易风险检测请求，确定出与目标业务数据相关的标识信息，以及目标交易风险的风险类型；

11、根据与目标业务数据相关的标识信息，以及目标交易风险的风险类型，查询第一数据库，以确定出相匹配的特征配置模板，作为目标特征配置模板；其中，所述目标特征配置模板至少包括：目标特征的特征标识、目标特征的配置字段。

12、在一个实施例中，根据预设的查询规则，利用目标特征配置模板通过查询第二数据库读取相关的目标业务数据，得到符合要求的目标特征查询结果，包括：

13、根据目标特征配置模板，获取目标特征的特征标识、目标特征的配置字段；

14、根据目标特征的配置字段，确定出key数据的配置字段和value数据的配置字段；

15、拼接key数据的配置字段，得到key数据的联合配置字段；

16、根据预设的查询规则，利用key数据的联合配置字段查询第二数据库，确定并读取相关的目标业务数据；同时根据value数据的配置字段，从所读取到的相关的目标业务数据中提取出所需要的目标中间数据；

17、根据目标特征的特征标识，确定出相匹配的目标特征处理规则；

18、根据目标特征处理规则，处理所述目标中间数据，得到符合要求的目标特征查询结果。

19、在一个实施例中，根据预设的查询规则，利用key数据的联合配置字段查询第二数据库，读取相关的目标业务数据；并根据value数据的配置字段，提取得到所需要的目标中间数据，包括：

20、根据预设的查询规则，利用key数据的联合配置字段配置预设的模板读取代码，得到对应的目标读取代码；利用value数据的配置字段配置预设的模板提取代码，得到对应的目标提取代码；

21、调用执行目标读取代码，在第二数据库中确定并读取相关的目标业务数据；

22、调用执行目标提取代码，基于所读取到的目标业务数据，提取得到所需要的目标中间数据。

23、在一个实施例中，根据目标风险检测规则，利用目标特征查询结果，进行关于目标业务数据的目标交易风险检测，包括：

24、根据目标风险检测规则，检测目标特征查询结果是否命中相应的风险条件；

25、在确定目标特征查询结果命中相应的风险条件的情况下，确定存在目标交易风险；

26、生成关于目标交易风险的目标风险提示；并反馈该目标风险提示。

27、在一个实施例中，所述方法还包括：

28、获取目标业务数据，以及目标业务数据的目标关联信息；

29、根据目标业务数据的目标关联信息，确定出与目标业务数据相关的标识信息、目标业务数据的key数据的定义参数、目标业务数据的value数据的定义参数；

30、根据目标业务数据的key数据的定义参数、目标业务数据的value数据的定义参数，生成与目标业务数据相关的定义配置模板；

31、根据预设的存储规则和与目标业务数据相关的标识信息，在第二数据库中存储目标业务数据，并在第一数据库中存储与该目标业务数据关联的定义配置模板。

32、在一个实施例中，所述key数据的定义参数包括：key数据的前级标识、key数据的标签字段、key数据的提示标题、key数据的提示详情；

33、所述value数据的定义参数包括：value数据的类型标识、value数据的数据值、value数据的数据值的字段名。

34、在一个实施例中，所述方法还包括：

35、接收目标模板配置请求；其中，所述目标模板配置请求至少携带有目标风险检测规则；

36、根据目标模板配置请求，确定出目标风险检测规则所涉及的目标特征，以及相关业务数据的定义配置模板；

37、根据目标风险检测规则、目标特征，以及相关业务数据的定义配置模板，配置生成相应的目标特征配置模板。

38、在一个实施例中，所述方法还包括：

39、接收目标风险检测规则的更新提示；

40、根据目标风险检测规则的更新提示，更新目标特征配置模板。

41、在一个实施例中，根据目标风险检测规则，利用目标特征查询结果，进行关于目标业务数据的目标交易风险检测，还包括：

42、根据目标交易风险检测请求，确定出相关的风险监测端；

43、将所述目标特征查询结果转发至风险监测端；其中，所述风险监测端根据目标风险检测规则，利用目标特征查询结果，进行关于目标业务数据的目标交易风险检测。

44、本说明书还提供了一种交易风险的数据处理装置，包括：

45、接收模块，用于接收关于目标业务数据的目标交易风险检测请求；其中，所述目标交易风险检测请求至少携带有与目标业务数据相关的标识信息，以及目标交易风险的风险类型；

46、第一查询模块，用于根据目标交易风险检测请求，查询第一数据库，获取相匹配的目标特征配置模板；其中，所述目标特征配置模板与第二数据库关联；所述第二数据库存储有基于预设的存储规则存储的业务数据；所述目标特征配置模板为根据相应的目标风险检测规则，以及与目标业务数据相关的定义配置模板生成得到的；

47、第二查询模块，用于根据预设的查询规则，利用目标特征配置模板通过查询第二数据库读取相关的目标业务数据，得到符合要求的目标特征查询结果；

48、检测模块，用于根据目标风险检测规则，利用目标特征查询结果，进行关于目标业务数据的目标交易风险检测。

49、本说明书还提供了一种服务器，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现所述交易风险的数据处理方法的步骤。

50、本说明书还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述指令被处理器执行时实现所述交易风险的数据处理方法的步骤。

51、本说明书还提供了一种计算机程序产品，包含有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述交易风险的数据处理方法的步骤。

52、基于本说明书提供的交易风险的数据处理方法、装置和服务器，具体实施前，可以根据预设的存储规则将交易平台所接收到的业务数据存入第二数据库中；同时，生成与该业务数据相关的定义配置模板，并将定义配置模板存入第一数据库中；进一步，还可以根据具体的交易风险检测规则，以及相关业务数据的定义配置模板生成与该交易风险检测规则相对应，且与第二数据库关联的特征配置模板；并将该特征配置模板存入第一数据库中。具体实施时，在接收到关于目标业务数据的目标交易风险检测请求之后，可以先查询第一数据库，获取相匹配的目标特征配置模板；再根据预设的查询规则，利用该目标特征配置模板通过查询第二数据库读取相关的目标业务数据，得到符合要求的目标特征查询结果；并根据相应的目标风险检测规则，利用目标特征查询结果，进行关于目标业务数据的目标交易风险检测。从而通过引入和使用相应的配置模板，能够灵活、便捷地从第二数据库中查询并读取相关的业务数据，高效地实现交易风险检测，不需要浪费资源、时间再额外编写专门的读取逻辑代码，有效地减轻了开发人员的工作负担，降低了数据处理成本，提高了整体的数据处理效率。